Mercado de trabajo de Colombia: suma de partes heterogéneas

Mercado de trabajo de
Colombia: suma de partes
heterogéneas
Por:
Luis Eduardo Arango Thomas
Núm. 671
2011
tá - Colombia - Bogotá - Colombia - Bogotá - Colombia - Bogotá - Colombia - Bogotá - Colombia - Bogotá - Colombia - Bogotá - Colombia - Bogotá - Colo
Mercado de trabajo de Colombia: suma de partes
heterogéneas
Por
Luis Eduardo Arango Thomas*
Unidad de Investigaciones
Banco de la República
Resumen
Se encuentran diferencias importantes entre ciudades en variables del mercado
de trabajo de Colombia como las tasas de participación, ocupación, desempleo
y salarios. Se construyen rangos para estas variables como la diferencia entre
el valor más alto correspondiente a una ciudad y el valor más bajo
correspondiente a otra ciudad. Los rangos de variación promedio desde 2001
hasta 2011 o desde 2006 hasta 2011 en cada una de estas variables son
superiores a los 13 puntos porcentuales. Dichos rangos son sensibles al
aumento de las tasas de participación y ocupación. Este hecho, en el caso de la
tasa de desempleo, ha sido documentado para otros países. Sin embargo, en
Colombia, contrario a lo que se presenta a nivel internacional, cuando la tasa
de desempleo aumenta no se observa una respuesta sistemática del rango de
esta variable. En los países analizados los rangos de las tasas de desempleo
crecen al aumentar la tasa de desempleo.
Palabras clave: participación laboral, ocupación, desempleo, diferencias geográficas, rango, persistencia.
Código JEL: J21, J22, J31, J82
*
Las opiniones del autor no son, necesariamente, las del Banco de la República ni las de su Junta Directiva. Los
errores son responsabilidad exclusiva del autor. Se agradecen las asistencias de Sebastián Bedoya y Emma Monsalve
así como los comentarios de Nataly Obando y Carmiña Vargas.
1 1. Introducción
En muchas ocasiones nos hemos preguntado por qué las tasas de desempleo de algunos países en
Latinoamérica son tan diferentes. Contrastan, por ejemplo, los casos de México y Colombia. El
primero con una tasa de desempleo muy baja y el segundo con una persistentemente alta1.
Entre las explicaciones de las diferencias han estado la existencia de normas, regulaciones2,
mecanismos y frecuencias de negociación del salario, rigideces, impuestos, diferenciales de
desarrollo económico, efectos migratorios, definiciones de las distintas poblaciones y otros
aspectos metodológicos y hasta razones culturales (Layard, Nickell y Jackman, 1991; Scarpetta,
1996). Para Ball, De Roux y Hofstetter (2011), la enorme variabilidad en las tasas de desempleo
de América Latina se explica, ex ante, por diferenciales en el nivel de desarrollo económico de
los países y distorsiones del mercado de trabajo. Sobre estas últimas, en particular, verifican:
períodos de preaviso y otros costos de despido3. Sin embargo, podría decirse que no se ha llegado
a una explicación satisfactoria sobre las disparidades (Scarpetta, 1996).
No obstante, es importante recordar que las diferencias de las tasas de desempleo regionales
son al menos tan grandes como las diferencias entre los países, lo cual es un hecho ampliamente
registrado en la literatura (Blanchard y Katz, 1992; Elhorst, 2003). Cuando miramos las cifras del
mercado de trabajo de Colombia se observan disparidades transitorias y persistentes entre las
ciudades más importantes en términos del tamaño de su población. Posiblemente, entonces, sea
importante retomar4 el análisis de las diferencias al interior del país, en razón a que la
heterogeneidad de las normas, regulaciones y rigideces o las diferencias en las definiciones de
población y en las metodologías desaparecen como posibles explicaciones y nos corresponde, por
tanto, pensar en otros argumentos para explicar las diferencias.
Las cifras recientes sobre cantidades del mercado de trabajo en Colombia muestran
diferencias importantes a nivel local. Se publicó, por ejemplo, que la tasa de desempleo de
Quibdó, correspondiente al trimestre móvil febrero-abril de 2011, es 21,6% mientras que la de
San Andrés5 es 7,1%.
En tal sentido, el presente escrito tiene como propósito mostrar el comportamiento de tales
diferencias en el mercado de trabajo desde 2001 hasta el presente utilizando información de 13 y
1
En esta línea, Laurence Ball, Nicolás De Roux y Marc Hofstetter (2011) estiman tasas de desempleo de largo plazo
para países del área entre 1,2% (Guatemala) y 12,9% (Argentina), con una tasa media cercana a 6,0% y una
desviación estándar de 3,0%.
2
Heckman y Pagés (2004) presentan diferentes cálculos sobre el costo de las regulaciones en Latinoamérica. Maia
Güell (2010) explica el impacto teórico de algunas regulaciones y revisa algunos resultados empíricos. Destaca el
riesgo de las demandas ante instancias judiciales por parte de los trabajadores cuando son despedidos.
3
En la parte empírica, también verifican el efecto de las contribuciones a la seguridad social y los impuestos a la
nómina.
4
Gamarra (2005) ya había intentado llamar la atención sobre dichas diferencias utilizando las tasas de desempleo.
Sin embargo, en Colombia no se dio continuidad a esa línea de investigación en una dimensión amplia, en el sentido
de Blanchard y Katz, (1992); es decir, considerando aspectos tanto de oferta como de demanda. Notables
excepciones son los estudios sobre diferencias regionales desde el punto de vista de la oferta tales como Barón
(2011), Galvis (2002a, 2002b, 2010) y Jaramillo, Nupia y Romero (2002).
5
Existen algunas particularidades del mercado de trabajo de San Andrés asociadas a ciertas normas que dan
preferencias a los nativos sobre los migrantes. Esto refuerza los objetivos de este documento.
2 24 ciudades6, ésta última de 2006 hasta el presente; la información que corresponde a trimestres
móviles, está en frecuencia mensual. No tiene la pretensión de ofrecer explicaciones
contundentes sino, simplemente, de registrar las diferencias. Al final se reitera que la dispersión
regional (local en nuestro caso) no es un caso exclusivo de Colombia y la ponemos en contexto al
presentar los casos de otros países en materia de desempleo7.
El documento analiza las discrepancias entre ciudades de la tasa global de participación
(TGP), la tasa de ocupación (TO), la tasa de desempleo (TD), la tasa de subempleo (TS), la tasa
de subempleo objetivo (TSO)8, los salarios reales, la edad y la educación promedio. Para analizar
las disparidades regionales se utilizan diferentes rangos construidos como la diferencia entre la
tasa más alta y la más baja.
La sensación que dejan estos datos es que el mercado de trabajo de Colombia es heterogéneo,
que son muchos los aspectos que debemos investigar a nivel regional o local y que se debe
estudiar la conveniencia de proponer y adoptar políticas particulares a ciertas regiones, ya que no
todas requieren las mismas prescripciones al mismo tiempo ni con la misma intensidad. Sin
embargo, primero se debe seleccionar los modelos más pertinentes y los grupos de variables que
estructurarán las explicaciones de los resultados de los mercados laborales locales.
2. Disparidades de cantidades
2.1. Tasa global de participación
El Gráfico 1 presenta los valores promedio de la tasa global de participación (TGP), indicativa de
la oferta de trabajo urbano. Contiene, así mismo, la trayectoria de los valores máximos y mínimos
de la misma variable reportados en alguna ciudad, en cada período. Por ejemplo, el valor
promedio de la TGP en enero de 2001 –registrado por el DANE- fue 65%; el máximo valor, 71%,
correspondió a Pasto, mientras que el mínimo, 52%, fue reportado por Cartagena. Estos valores
son los que aparecen, en el Gráfico 1, por encima y por debajo, respectivamente, de la TGP
promedio en enero de 2001.
6
Las primeras son: Bogotá D.C., Medellín, Cali, Barranquilla, Bucaramanga, Manizales, Pasto, Pereira, Cúcuta,
Ibagué, Montería, Cartagena y Villavicencio. Las 11 ciudades adicionales son: Quibdó, Armenia, Popayán,
Florencia, Neiva, Sincelejo, Valledupar, Tunja, Riohacha, Santa Marta y San Andrés. El promedio entre 2001 y 2010
de la PET y la PEA, de 13 ciudades, como proporción del total nacional es 46% y 48% mientras que dichas
proporciones para 24 ciudades son: 49% y 51%, respectivamente.
7
Para explicar las diferencias regionales del mercado laboral de Estados Unidos, Blanchard y Katz (1992) se apoyan
en los efectos persistentes sobre el empleo que han tenido las fases transitorias de expansión o contracción de la
actividad económica de algunos estados frente al promedio nacional. Según ellos, estos cambios transitorios en el
crecimiento han tenido impacto en los salarios relativos y en el desempleo; sin embargo, los ajustes se han producido
por la vía de la movilidad laboral más que por las de creación o migración de empleo.
8
Tasa global de participación (TGP) = [PEA/PET] ×100; tasa de ocupación (TO) = [Población ocupada/ PET]×100;
tasa de desempleo (TD) = [Población desocupada/ PEA]×100; tasa de subempleo (TS) = [Población
subempleada/PEA]×100; tasa de subempleo objetivo (TSO) = [Población subempleada objetiva/PEA]×100. La
población económicamente activa (PEA) es la fuerza laboral y está conformada por los ocupados y los desocupados.
La población en edad de trabajar (PET) son todas las personas de 12 años en adelante para las zonas urbanas y de 10
años en adelante en las zonas rurales.
3 Gráfico 1. Tasa global de participación, TGP
13 ciudades
24 ciudades
TGP
TGP
ene-11
jul-10
oct-10
a br-10
ene-10
jul-09
Máximo
oct-09
a br-09
ene-09
jul-08
oct-08
a br-08
ene-08
jul-07
Mínimo
oct-07
a br-07
jul-06
oct-06
jul-10
ene-11
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
Máximo
ene-08
ene-07
jul-06
45%
jul-05
45%
ene-06
50%
jul-04
50%
ene-05
55%
jul-03
60%
55%
ene-04
60%
jul-02
65%
ene-03
65%
jul-01
70%
ene-02
75%
70%
ene-01
75%
ene-07
Valores promedio, máximos y mínimos
Mínimo
TGP y rango: trayectoria temporal
67%
20%
65%
63%
16%
68%
20%
66%
64%
16%
61%
12%
62%
12%
59%
58%
Rango
TGP
Rango
ene-11
oct-10
jul-10
a br-10
ene-10
oct-09
jul-09
a br-09
ene-09
oct-08
jul-08
a br-08
ene-08
oct-07
jul-07
a br-07
ene-07
ene-01
jul-01
ene-02
jul-02
ene-03
jul-03
ene-04
jul-04
ene-05
jul-05
ene-06
jul-06
ene-07
jul-07
ene-08
jul-08
ene-09
jul-09
ene-10
jul-10
ene-11
jul-06
8%
oct-06
57%
8%
60%
TGP
TGP y rango: diagrama de dispersión
22%
21%
20%
19%
18%
17%
16%
15%
14%
13%
12%
11%
10%
8%
60%
9%
61%
62%
63%
64%
65%
66%
67%
59%
60%
61%
62%
63%
64%
65%
66%
67%
Nota: el rango se construye como la diferencia entre la TGP máxima y la mínima en cada período. FUENTE: DANE-ECH-GEIH;
cálculos propios.
En los paneles superiores del Gráfico 1 se observa que la TGP se encuentra durante todo el
período alrededor de 64% y 63% en los dominios de 13 y 24 ciudades9, respectivamente. En
promedio, las menores tasas de participación fueron 54% y 53% en 13 y 24 áreas, mientras que
las mayores tasas estuvieron alrededor de 70% y 69%, respectivamente. Lo anterior, pone en
9
Recordemos que los períodos de análisis son 2001:1-2011:2 para 13 ciudades y 2006:7-2011:2 para 24. La
frecuencia de la información correspondiente a los trimestres móviles es mensual.
4 evidencia la diferencia persistente, de alrededor de 16 puntos porcentuales, entre las ciudades con
las mayores tasas de participación y las que tuvieron las menores, pese a que en los últimos años
esa diferencia pareciera estar reduciéndose10.
En el panel intermedio izquierdo se presenta la variable rango, la cual se construye como la
diferencia entre la TGP máxima y la mínima en cada período, acompañada de la TGP
propiamente dicha. Se observa que durante la mayor parte del periodo, mientras la TGP estuvo
cayendo también lo hizo el rango; sin embargo, no siempre tuvieron movimientos aparejados ya
que entre 2009 y 2011, la TGP creció mientras que el rango disminuyó tanto en 13 como en 24
ciudades.
El panel inferior presenta diagramas de dispersión entre la TGP y el rango de la TGP para
ambos dominios. En el caso de 13 ciudades, se observa una correlación positiva aunque pequeña
(0,33) entre estas variables, mientras que para 24 la correlación es negativa (-0,26) según el
Cuadro 1. Cuando la correlación entre el rango y la TGP se estima para 13 ciudades en el período
muestral julio de 2006 a febrero de 2011, igual al período de disponibilidad de información que
para de 24 ciudades, ésta cae y se ubica en 0,26. Por lo tanto, no es claro que cuando la TGP
aumenta el rango entre las ciudades con mayor y menor participación laboral también aumente.
Aparentemente, cuando aumenta la TGP y la información corresponde a 13 ciudades, el
rango aumenta lo cual indica que la TGP reacciona en las ciudades de mayor participación
laboral. Sin embargo, cuando la muestra corresponde a 24 ciudades y la TGP promedio está
aumentando, pareciera que es en las ciudades con menor participación laboral donde la
participación aumenta con más fuerza; de allí, la correlación negativa (aunque pequeña) entre
TGP y rango que se observa en el Gráfico 1 y el Cuadro 1.
Cuadro 1. Coeficiente de correlación contemporáneo de
TGP, TO y TD y su respectivo rango.
Variable
13 ciudades
24 ciudades
2001:1-2011:2
2006:7-2011:2
2006:7-2011:2
TGP
0.33
0.26
-0.26
TO
0.45
0.59
-0.42
TD
-0.03
0.41
-0.03
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
En cualquier caso quedan, al menos, las siguientes preguntas: ¿Porqué hay una diferencia de
casi 16 puntos porcentuales en promedio entre las ciudades de mayor y menor participación
laboral? ¿Este esto usual al interior de un país? ¿Qué sucede con la TGP en las 11 ciudades que
se agregan a las 13 iniciales? ¿Es éste un síntoma de que en las 11 ciudades adicionales se
observa con mayor fuerza el efecto del trabajador adicional frente a las 13 principales?
Los rangos promedio han sido de 15 y 16 puntos porcentuales en 13 y 24 ciudades, respectivamente. Estos valores
no sugieren, por tanto, una heterogeneidad creciente con el número de ciudades.
10
5 El Gráfico 2 contiene un indicador de la persistencia de la TGP a nivel de ciudad. El panel
superior izquierdo muestra las ciudades que entre 2001:1 y 2011:2 aparecieron más veces en las
estadísticas oficiales con la TGP más alta y el panel superior derecho las ciudades que han
figurado con la TGP más baja. Así, por ejemplo, Ibagué ha tenido, entre enero de 2001 y febrero
de 2011, la TGP más alta el 73% de los trimestres móviles y Cartagena, la TGP más baja el 67%
de los mismos. Entre 24 ciudades, cuando el período muestral es julio 2006-febrero 2011, el 61%
de los trimestres Ibagué registró la TGP más alta, seguida de Bucaramanga con 18% de los
mismos. Entre las ciudades que aparecieron más veces con menor TGP están Quibdó y Cartagena
con 62% y 18%, respectivamente. Ibagué ha tenido una TGP promedio que supera la media de 13
y 24 ciudades en cerca de 5 y 6 puntos porcentuales, respectivamente.
Gráfico 2. Distribución porcentual de los registros de ciudades con mayor o menor TGP
Máxima
Mínima
13 ciudades
Montería
5%
Pasto
2%
Bogotá
4%
Bucaramanga
9%
Barranquilla
16%
Manizales
17%
Cali
7%
Cartagena
67%
Ibagué
73%
24 ciudades
Montería
11%
Santa Marta
4%
Bogotá
7%
Sincelejo
5%
Armenia
2%
Barranquilla
5%
Riohacha
2%
Cartagena
18%
Bucaramanga
18%
Manizales
2%
Cali
3%
Ibagué
61%
Quibdó
62%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
2.2. Tasa de ocupación
La tasa de ocupación, TO, suele emplearse como un indicador de la demanda de trabajo11. Su
valor promedio entre 2001 y 2011 para 13 ciudades es 55% (Gráfico 3). En este dominio, las
ciudades que tienen más ocupados con respecto a la PET han aumentado su tasa, llegando
11
Es imperfecto en el sentido que no incorpora la información de vacantes.
6 inclusive a niveles de 66% en 2010 mientras que las ciudades con menores TO no han tenido
aumentos significativos12 (paneles superiores del Gráfico 3). El promedio de las TO más altas es
59% mientras que en las ciudades que tuvieron menores TO, ésta toma un valor promedio de
47%, aproximadamente; es decir, un rango promedio para la TO (diferencia entre los valores
máximos y mínimos) cercano a 13 puntos porcentuales.
Gráfico 3. Tasa de ocupación, TO
13 ciudades
24 ciudades
Valores promedio, máximos y mínimos
70%
70%
65%
65%
60%
60%
55%
55%
50%
45%
50%
40%
45%
35%
TO
ene-11
jul-10
oct-10
a br-10
ene-10
jul-09
Máximo
oct-09
a br-09
ene-09
jul-08
oct-08
a br-08
ene-08
jul-07
Mínimo
oct-07
a br-07
ene-07
jul-06
oct-06
jul-10
ene-11
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
Máximo
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
TO
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
30%
ene-01
40%
Mínimo
TO y rango: trayectoria temporal
60%
60%
22%
16%
58%
56%
12%
58%
56%
18%
54%
54%
14%
52%
50%
Rango
TO
Rango
ene-11
jul-10
oct-10
a br-10
ene-10
oct-09
jul-09
a br-09
ene-09
oct-08
jul-08
a br-08
ene-08
oct-07
jul-07
a br-07
ene-07
ene-01
jul-01
ene-02
jul-02
ene-03
jul-03
ene-04
jul-04
ene-05
jul-05
ene-06
jul-06
ene-07
jul-07
ene-08
jul-08
ene-09
jul-09
ene-10
jul-10
ene-11
jul-06
10%
oct-06
50%
8%
52%
TO
TO y rango: diagrama de dispersión
18%
26%
17%
24%
16%
22%
15%
20%
14%
18%
13%
16%
12%
14%
11%
10%
12%
9%
10%
8%
51%
8%
52%
53%
54%
55%
56%
57%
58%
59%
60%
50%
52%
54%
56%
58%
60%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
12
Esto podría sugerir que las ciudades de mayor dinamismo en términos de ocupación tienen funciones de demanda
de trabajo que responden de manera diferente a los determinantes, o que los valores de dichos determinantes han sido
diferentes en estas ciudades, o ambas cosas al mismo tiempo. Todo ello depende de las condiciones técnicas de la
producción y las características de los mercados de bienes y factores.
7 En 24 ciudades, el rango promedio es de 18 puntos porcentuales debido a que cuando se
incluyen las 11 ciudades adicionales señaladas antes, en muchas de ellas la TO es mucho más
baja. Sin embargo, el rango tendencial parece estarse ampliando en 13 ciudades y reduciéndose
en 24. ¿Cómo pueden presentarse diferencias promedio de 18 puntos porcentuales en las tasas de
ocupación de las distintas ciudades? ¿Cuál es la vocación productiva en las 11 ciudades
adicionales? ¿Se concentran sus sectores productivos en mercados muy pequeños y sus
respectivas escalas de producción son muy limitadas? Son preguntas que deberíamos intentar
responder para entender mejor nuestro mercado de trabajo.
Uno de los hechos importantes acá es que cuando la TO aumenta, el rango aumenta en el
caso de 13 ciudades y se reduce en el dominio de 24 (Cuadro 1 y paneles medio e inferior del
Gráfico 3). De nuevo, estos datos sugieren que cuando el dominio es más restringido (13
ciudades) la TO sube impulsada por la ocupación de las ciudades que exhiben las mayores TO
pero cuando el dominio corresponde a 24 ciudades la ocupación parece impulsada, en mayor
medida, por la ocupación en ciudades que usualmente tiene bajas TO, lo cual revela cierta
asimetría espacial en estos dominios.
Según el Gráfico 4, en el dominio de 13 ciudades, las que aparecen más frecuentemente en las
estadísticas con las mayores TO entre 2001 y 2011 son Villavicencio, Bogotá, Bucaramanga y
Cali. Por su parte, las de mayor frecuencia con las TO más bajas son Cartagena y Manizales.
Cuando la cobertura corresponde a 24 ciudades, Bucaramanga y Bogotá siguen siendo las que
más veces han tenido las mayores TO seguidas de lejos por Cali, ciudad que estuvo en el tope
14% de los meses (con información de trimestres móviles).
En el panel inferior derecho del Gráfico 4 se observa que Quibdó es la que más veces se ha
mostrado como la ciudad de menor TO. Esta evidencia sugiere que cuando una ciudad registra
bajas tasas de ocupación el fenómeno es bastante persistente lo cual permite conjeturar que dicha
ciudad padece de problemas estructurales. Por otro lado, cuando de altas TO se trata, en ambos
dominios, la situación es menos persistente ya que son múltiples ciudades las que han tenido
dichos registros. Las TO de ciudades como Cartagena, Manizales, pero sobre todo Quibdó,
requieren, sin duda, un análisis particular de su dinámica de empleo13.
2.3. Sensibilidad cíclica: tasas de participación y ocupación y su
relacionamiento de corto plazo con el promedio nacional
Una manera complementaria de analizar la distancia entre estos indicadores para las ciudades y el
promedio nacional es mediante el vínculo entre las variaciones de las tasas de participación y
ocupación a nivel local y el promedio de las trece ciudades. Con este propósito, para cada ciudad
i, se corre la regresión (Thirlwall, 1966):
Δxi ,t = c + β Δxt + μ i ,t
siendo x una variable genérica que identifica, a su turno, la TGP o la TO y μ un término de
perturbación. Con esta expresión se procura responder a la pregunta cuánto de la variación de
Quibdó y Cartagena son las ciudades que más veces, cada una en su dominio, han aparecido con las menores TO
pero también lo han hecho con la tasa de participación.
13
8 cada variable en cada ciudad es común a todas las ciudades y cuánto es relativamente específico
(véase Blanchard y Katz, 1992).
Gráfico 4. Distribución de los registros de ciudades con mayor o menor TO
Máxima
Mínima
13 ciudades
Pereira
2%
Villavicencio
23%
Barranquilla
2%
Bogotá
21%
Manizales
35%
Pasto
2%
Bucaramanga
18%
Montería
16%
Ibagué
1% Cúcuta
3%
Cartagena
61%
Cali
16%
24 ciudades
San Andrés
2%
Montería
11%
Villavicencio
7%
Valledupar
4%
Armenia
Manizales
3%
4%
Popayán
12%
Bogotá
30%
Ibagué
2%
Cali
14%
Bucaramanga
34%
Quibdó
77%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
Cuadro 2. Dinámica de las tasas de participación y ocupación de trece ciudades
Δxi ,t = c + β Δxt + μ i ,t (x = TGP y TO). 2001-2011.
∆TGP
∆TO
Mensual
Anual
Mensual
Anual
R2
R2
R2
R2
p-valor
p-valor
p-valor
p-valor
Β
β
β
β
H0: β=1
H0: β=1
H0: β=1
H0: β=1
0,437**
0,003
0,044
0,000
0,013
0,369***
0,000
0,079
0,323*
0,000
0,035
Barranquilla
0,182
***
***
***
***
1,326
0,000
1,086
1,137
0,027
1,100
Bogotá
0,691
0,205
0,706
0,734
0,296
0,554
1,295***
0,229
2,536***
0,000
1,250***
0,358
2,273***
0,000
Bucaramanga
0,177
0,719
0,106
0,500
0,862***
0,258
0,950***
0,465
1,103***
0,911***
0,311
Cali
0,301
0,607
0,277
0,533
0,497
0,420**
0,004
0,036
0,625***
0,084
0,477***
0,000
0,108
1,197***
0,324
Cartagena
0,061
0,238
0,545***
0,008
0,081
0,563***
0,000
0,153
1,423***
0,006
0,425
0,000
0,011
Cúcuta
0,178
0,120
0,000
0,004
0,222**
0,000
0,038
0,769***
0,037
0,293
0,000
0,015
Ibagué
0,210
0,343**
0,000
0,036
0,883***
0,318
0,495***
0,000
0,123
0,816***
0,200
Manizales
0,347
0,245
1,212***
0,487
1,131***
1,123***
1,227***
0,038
Medellín
0,065
0,199
0,535
0,122
0,628
0,543
0,774***
0,123
0,838***
0,264
0,832***
0,222
0,750***
0,139
Montería
0,235
0,232
0,242
0,165
***
***
***
0,490
0,005
0,061
0,763
0,263
0,660
0,001
0,185
0,000
0,017
Pasto
0,057
0,207
0,813***
0,180
1,406***
0,000
0,883***
0,380
1,068***
0,412
Pereira
0,240
0,614
0,262
0,579
0,360*
0,000
0,031
0,431***
0,000
0,081
0,576***
0,001
0,150
0,000
0,016
Villavicencio
0,213
* **
***
Nota: ,
y
denota significancia a 10%, 5% y 1%, respectivamente, de la hipótesis H0: β=0. El p-valor corresponde a la hipótesis H0:
β=1 (sensibilidad cíclica). En negrilla aparecen los coeficientes de correlación mayores o iguales que 0,5. Fuente: DANE; cálculos propios.
Ciudad
9 El parámetro β mide la sensibilidad cíclica; esto es, hasta dónde el indicador del mercado de
trabajo correspondiente a cada ciudad cambia cuando el correspondiente al agregado nacional lo
hace. Su valor, en el caso de perfecta sensibilidad, debería ser 1. Sin embargo, se observa que, en
la mayoría de los casos, no sucede así y que la desconexión entre la TGP y la TO promedio y las
de las ciudades, es más la regla que la excepción.
2.4. Tasa de desempleo
Al analizar la tasa de desempleo y las diferencias entre ciudades, debemos recordar que los
rangos promedios de la TGP y la TO para 13 ciudades son de 16 y 13 puntos porcentuales,
respectivamente. En el mismo orden, para 24 ciudades los valores son 16 y 18 puntos
porcentuales.
Durante todo el periodo de análisis, y hasta finales de 2007, la TD tuvo una tendencia a la
baja, alcanzando una cifra próxima a 11%. En este primer periodo no sólo decreció la TD
promedio, también se observa una caída de la tasa tanto en las ciudades con mayor TD como en
las ciudades con menor desempleo; en todo caso, el rango de la TD se hizo menor en 2007.
Desde 2008, tanto la TD como el rango de la TD crecieron, sobre todo en el dominio de las 13
principales áreas donde las ciudades con las mayores TD presentaron un crecimiento significativo
en sus cifras.
Entre 2001 y 2007, en las 13 áreas metropolitanas, las ciudades con las mayores TD habían
logrado reducirlas hasta alcanzar 13% en 2007 pero a partir de allí, estas ciudades
experimentaron un crecimiento de la TD mientras que aquellas con menores TD se mantuvieron
relativamente estables. En las 24 ciudades existe una mayor diferencia entre las ciudades con
mayores y menores TD, la cual se mantiene.
En las 13 y 24 ciudades, las tasas de desempleo máximas estuvieron, en promedio, próximas a
21% y 23%, respectivamente, mientras que las mínimas fueron, en promedio, 11% y 9%. Durante
el período analizado, las mayores tasas de desempleo en las 13 y 24 ciudades se presentaron en
Ibagué (26%) y en Quibdó (30%) mientras que las menores se presentaron en Bucaramanga, San
Andrés, Santa Marta y Cúcuta, todas con un registro de 7%. La situación parece bastante crítica
para las ciudades con mayores TD a las que la reciente desaceleración de la actividad económica
llevó a aumentar el número de personas desocupadas en el total de la población económicamente
activa mientras que las ciudades con menores TD se mantuvieron inalteradas. Con lo anterior, los
valores promedio de los rangos de la TD son 10 y 15 puntos porcentuales para los dominios de
13 y 24 ciudades, respectivamente. La correlación de la TD con su rango es prácticamente nula,
lo cual es comprensible dados los resultados anteriores hallados para la TGP y la TO.
Por ciudades, se observa que las TD más altas han correspondido a Ibagué, Quibdó, Pereira y
Popayán (Gráfico 6). Mientras que las ciudades con mayor número de registros por tener la tasa
de desempleo más baja corresponden a San Andrés, Bucaramanga, Villavicencio y Cúcuta.
A manera de ejercicio contrafactual, en este punto podríamos preguntarnos cuál hubiera sido
la tasa de desempleo promedio en las distintas ciudades si en lugar de haber tenido la tasa de
ocupación que realmente tuvieron, hubieran tenido la mayor TO que se presentó bien sea en el
dominio de 13 o el de 24 ciudades.
10 El Cuadro 3 contiene información sobre la tasa de desempleo promedio observada en cada
una de distintas ciudades entre 2001 y 2011, para las que pertenecen al dominio de 13, y de junio
de 2006 hasta febrero de 2011, para todas las que conforman el dominio de 24 ciudades. Contiene
así mismo [columna (2)] la diferencia entre la TD promedio observada y la TD promedio que se
hubiera obtenido si la TO hubiera sido igual a la mayor de cuantas se registraron en las 13
ciudades14, TD’. La información de la columna (2) se obtuvo utilizando la expresión: TDi’=1(TOmax/TGPi).
Gráfico 5. Tasa de desempleo, TD
13 ciudades
24 ciudades
Valores promedio, máximos y mínimos
30%
35%
25%
30%
25%
20%
20%
15%
TD
ene-11
jul-10
oct-10
a br-10
ene-10
jul-09
Máximo
oct-09
a br-09
ene-09
jul-08
oct-08
a br-08
ene-08
jul-07
Mínimo
oct-07
a br-07
ene-07
jul-06
jul-10
ene-11
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
Máximo
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
TD
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
5%
ene-02
5%
ene-01
10%
oct-06
15%
10%
Mínimo
TD y rango: trayectoria temporal
22%
21%
13%
17%
19%
17%
18%
15%
15%
9%
13%
13%
14%
11%
11%
Rango
TD
Rango
oct-10
ene-11
jul-10
a br-10
ene-10
oct-09
jul-09
a br-09
ene-09
oct-08
jul-08
a br-08
oct-07
ene-08
jul-07
a br-07
ene-07
9%
jul-06
10%
oct-06
9%
ene-01
jul-01
ene-02
jul-02
ene-03
jul-03
ene-04
jul-04
ene-05
jul-05
ene-06
jul-06
ene-07
jul-07
ene-08
jul-08
ene-09
jul-09
ene-10
jul-10
ene-11
5%
TD
TD y rango: diagrama de dispersión
15%
20%
14%
13%
18%
12%
11%
16%
10%
9%
14%
8%
7%
12%
6%
5%
10%
9%
11%
13%
15%
17%
19%
21%
9%
10%
11%
12%
13%
14%
15%
16%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
Recordemos que, según el Gráfico 4, las ciudades que tuvieron las TO más altas fueron Villavicencio, Bogotá,
Bucaramanga, Cali y Montería.
14
11 Gráfico 6. Distribución de los registros de ciudades con mayor o menor TD
Máximo
Mínimo
13 ciudades
Pereira
18%
Barranquilla
18%
Villavicencio
24%
Pasto
2%
Montería
1%
Medellín
1%
Bogotá
11%
Cúcuta
17%
Ibagué
80%
Bucaramanga
20%
Cartagena
6%
Cali
2%
24 ciudades
Valledupar
3%
Santa Marta
5%
Barranquilla
7%
Bogotá
7%
Pereira
29%
San Andrés
30%
Bucaramanga
29%
Quibdó
52%
Popayán
16%
Cúcuta
20%
Cali
2%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
Para evitar que resultaran tasas de desempleo negativas, ya que hay ciudades para las que la
TGPi<TOmax o que TGPmin<TOi (i=1, …, 13 ó i=1,…24), se impuso la condición, en su orden, de
que la TOmax<TGPi o de que TOi<TGPmin; cuando dichas condiciones no se cumplieron no se
calculó esta TD contrafactual15. Este ejercicio tiene, desde luego, muchos defectos, entre los que
se pueden resaltar una TGPi que no reacciona a la TOmax lo cual supondría que no hay efectos de
trabajador adicional, ni desanimado, ni efectos ingreso asociados a los movimientos en los
salarios que pueden presentarse eventualmente.
De acuerdo con los resultados de la columna (2) del Cuadro 3, las TD de todas las ciudades
hubieran sido inferiores, siendo notables los casos de Cartagena, Manizales, Barranquilla,
Medellín y Pereira. En el dominio de 24 ciudades [columna (5)], se observa que las mayores
caídas en las tasas de desempleo se observarían en Quibdó, Popayán, Pereira, Armenia, y
Riohacha16. Sin embargo, en este dominio las reducciones son mucho mayores y más numerosas
15
El anexo contiene el número de veces que se cumplió la condición para cada ciudad.
Realmente la ciudad más favorecida sería Manizales ya que en todos los casos la TGPmanizales<TOmax y, por ende, la
tasa de desempleo resultante sería negativa.
16
12 que en la columna (2), lo cual significa que en las 11 ciudades adicionales los casos de bajas TO
son más frecuentes.
Las columnas (3) y (6) reportan los resultados de un ejercicio similar. Estos consisten en las
diferencias entre la TD promedio y las que se hubieran presentado en cada una de las ciudades si
en ellas la TGP hubiera sido la más baja de cuántas se presentaron en cada período. En este caso,
ciudades como Ibagué, Pasto, Montería y Cali hubieran observado TD mucho menores, en el
dominio de 13 ciudades y, adicionalmente, Neiva, en el caso de 24 ciudades.
Cuadro 3. Diferencias entre TD promedio y la TD si la TO en cada ciudad hubiera sido la más alta
o si la TGP hubiera sido la más baja
Dominio
Trece ciudades
Ciudad
Bogotá
Veinticuatro ciudades
2001-2011
Diferencia de
Diferencia de
TD promedio y TD promedio y
Promedio
TD
TD
observada
correspondiente correspondiente
(1)
a TO más alta a TGP más baja
(2)
(3)
13,4%
2,5%
9,5%
Promedio
observado
(4)
10,8%
2006-2011
Diferencia de
Diferencia de
TD promedio y TD promedio y
TD
TD
correspondiente correspondiente
a TO más alta a TGP más baja
(5)
(6)
2,2%
ND
Medellín
14,8%
10,5%
9,8%
13,7%
11,4%
9,8%
Cali
14,1%
2,9%
11,6%
12,8%
4,3%
8,7%
Barranquilla
13,0%
11,0%
3,8%
10,8%
8,7%
5,5%
Bucaramanga
14,1%
3,4%
9,6%
10,2%
2,8%
3,5%
Manizales
16,8%
11,5%
5,7%
15,0%
ND
4,8%
Pasto
16,6%
7,0%
14,2%
15,1%
8,9%
13,2%
Pereira
16,9%
10,3%
11,5%
16,9%
14,2%
10,2%
Cúcuta
14,0%
7,2%
10,1%
11,9%
8,5%
7,9%
Ibagué
20,2%
5,9%
17,9%
17,7%
6,2%
15,5%
Montería
15,2%
3,6%
13,1%
14,2%
4,9%
12,5%
Cartagena
14,2%
13,7%
0,9%
12,9%
12,2%
3,3%
Villavicencio
12,8%
2,9%
11,1%
11,5%
4,5%
9,1%
Tunja
13,5%
11,6%
8,2%
Florencia
13,1%
10,6%
5,3%
Popayán
19,4%
16,4%
7,7%
Valledupar
14,0%
11,9%
7,6%
Quibdó
21,8%
20,2%
1,5%
Neiva
14,0%
10,0%
10,2%
Riohacha
16,4%
12,8%
7,7%
Santa Marta
11,7%
9,4%
3,1%
Armenia
16,8%
13,9%
7,3%
Sincelejo
12,5%
10,3%
5,1%
San Andrés
9,9%
5,2%
8,3%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
13 Este ejercicio muestra si en las ciudades el análisis debería recaer prioritariamente sobre la
oferta o sobre la demanda. Por ejemplo, observando las columnas (2) y (3), en Cartagena se
deberían adoptar acciones para dinamizar la demanda de trabajo, mientras que en Ibagué las
políticas deberían priorizar la oferta. En ambas ciudades, las situaciones exhiben alta persistencia
como vimos antes.
Finalmente, en el Gráfico 7 se presenta el desempleo promedio de los hombres jefes de hogar
entre 31 y 40 años de edad, un grupo que tiene una de las tasas de desempleo más bajas y menos
sensible al ciclo económico. En la primera parte de la década, la tasa de desempleo promedio más
alta la tuvo Ibagué (7,5%) y la más baja Cartagena (3,1%) de forma que el rango de esta TD fue
cercano a 4,4 puntos porcentuales. Por otro lado, el promedio más alto entre 13 ciudades de 2006
a 2010 correspondió a Pereira (6,5%) y el más bajo a Barranquilla (2,8%) y el rango se ubicó en
3,7 puntos porcentuales. Pese a que ha disminuido, se trata de una diferencia notable. En general,
para la década estamos hablando de diferencias cercanas a 4,0 puntos que, de nuevo, sugieren
discrepancias entre ciudades que se deben estudiar a fondo.
En este análisis por ciudades, se destaca el hecho que Pereira y Cartagena fueron las únicas
ciudades que tuvieron incrementos en la tasa de desempleo de este grupo. Las variaciones fueron
de 1,17 y 0,27 puntos porcentuales, respectivamente.
Gráfico 7. Tasa de desempleo de hombres jefes de hogar de 31 a 40 años.
2001:1 - 2006:6
2006:7 - 2010:12
Total
Villavicencio
Pereira
Pasto
Monteria
Medellín
Manizales
Ibague
Cúcuta
Cartagena
Cali
Bucaramanga
Bogotá
Barranquilla
8.0
7.0
6.0
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0
-1.0
-2.0
Diferencia
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
2.5. Tasa de subempleo
En el Gráfico 8 se presentan los valores promedio, máximo y mínimo de las tasas de subempleo
subjetivo y objetivo para 13 y 24 ciudades. En enero de 2001 la tasa de subempleo subjetivo
promedio era 30%; Pasto y Cartagena tuvieron tasas de 43% y 14%, respectivamente,
representando, en su orden, la mayor y la menor. En esa misma fecha, la tasa de subempleo
objetivo era 13%, y, de nuevo, Pasto y Cartagena tuvieron la mayor y la menor: 20% y 5%.
14 Gráfico 8. Promedio máximo y mínimo de la tasas de subempleo subjetivo y objetivo.
13 ciudades
24 ciudades
Tasa de subempleo subjetivo
51%
47%
42%
41%
37%
31%
32%
27%
21%
22%
17%
11%
12%
Máximo
Tasa de subempleo subjetivo
Máximo
ene-11
jul-10
oct-10
a br-10
ene-10
jul-09
oct-09
a br-09
ene-09
jul-08
oct-08
a br-08
ene-08
jul-07
oct-07
a br-07
ene-07
jul-06
Mínimo
oct-06
jul-10
ene-11
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
Tasa de subempleo subjetivo
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
1%
ene-01
7%
Mínimo
Tasa de subempleo objetivo
25%
27%
20%
22%
15%
17%
Máximo
Tasa de subempleo objetivo
Máximo
ene-11
oct-10
jul-10
a br-10
ene-10
oct-09
jul-09
a br-09
ene-09
oct-08
jul-08
a br-08
ene-08
oct-07
jul-07
a br-07
ene-07
jul-06
jul-10
Mínimo
ene-11
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
Tasa de subempleo objetivo
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
0%
ene-02
2%
jul-01
5%
ene-01
7%
oct-06
10%
12%
Mínimo
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
La tasa de subempleo subjetivo (TSS) es en promedio 30% durante todo el periodo. Las
mayores tasas fueron superiores a 40% y 42% en los dominios de 13 y 24 ciudades,
respectivamente, en tanto que los promedios de los valores mínimos fueron 18% y 11% en los
mismos dominios17. El rango de la tasa de subempleo subjetivo es en promedio 22% y 31%
durante todo el periodo en las 13 y las 24 ciudades. Este es el rango más alto de todas las tasas
mencionadas anteriormente. A finales del periodo se observa que el rango llega a su punto
máximo: aproximadamente 40% en 2010, dado por la diferencia entre Riohacha y San Andrés; la
primera presentó tasas alrededor de 45% mientras la segunda sólo registró un 6%.
La tasa de subempleo objetivo (TSO) es en promedio 12% para todo el periodo. Hasta 2006
tuvo un comportamiento decreciente ubicándose en 9%. Sin embargo, a partir de 2007 ha estado
creciendo en coincidencia con las tasas que han estado reportando las ciudades con mayores TSO.
Las mayores y menores TSO son en promedio 20% y 7%. A finales del periodo, la TSO creció en
todas las ciudades para el dominio de 13 ciudades. En el dominio más amplio, las TSO han
aumentado en las ciudades con mayores tasas y han caído en las ciudades con los menores
registros de la misma. Los rangos de la TSO han sido 13% y 15% en 13 y 24, respectivamente.
17
San Andrés presenta niveles muy bajos y cada vez menores de subempleo: 3% en los últimos años.
15 El Gráfico 9 muestra el comportamiento de la TSO y el rango respectivo en 13 y 24 ciudades.
Se seleccionaron estas dos en razón a que presentan correlaciones positivas: en la medida en que
aumenta la tasa de subempleo respectiva, aumenta también el rango, lo cual no ocurre con la TSS.
Sin embargo, como se observa en el Gráfico 8, las razones de estos resultados son diferentes:
cuando la TSO crece en 13 ciudades, el rango de la TSO se amplía ya que dichas tasas aumentan
en las ciudades con mayores TSO, mientras que cuando la TSO aumenta en 24 ciudades, la misma
tasa se reduce en las ciudades que tienen bajas TSO.
En el Gráfico 10 se muestra la frecuencia de las ciudades que presentaron los valores
máximos y mínimos de cada una de las tasas de subempleo anteriormente analizadas para 13
ciudades de 2001 a 2011. Se observa que en materia de TSS las ciudades que han aparecido de
manera regular como las de mayores tasas han sido: Pasto, Cali y Montería mientras que
Cartagena, Barranquilla y Medellín han aparecido con regularidad entre las ciudades con TSS
más bajas. En cuanto a la TSO, las ciudades con mayores apariciones por sus altos registros están
Ibagué y Pasto, mientras que el contraste por sus bajas TSO lo tienen de nuevo las ciudades de
Cartagena y Barranquilla a las cuales se les suma Bucaramanga.
Gráfico 9. Promedio y rango de la TSO en 13 y 24 ciudades: trayectorias temporales y diagramas de
dispersión.
13 ciudades
18%
21%
20%
16%
18%
17%
14%
16%
12%
13%
14%
10%
12%
9%
8%
10%
6%
Ene-01
Jul-01
Ene-02
Jul-02
Ene-03
Jul-03
Ene-04
Jul-04
Ene-05
Jul-05
Ene-06
Jul-06
Ene-07
Jul-07
Ene-08
Jul-08
Ene-09
Jul-09
Ene-10
Jul-10
Ene-11
5%
Rango
8%
6%
6%
Tasa de subempleo objetivo
8%
10%
12%
14%
16%
18%
24 ciudades
16%
17%
20%
14%
18%
12%
16%
10%
14%
8%
12%
6%
10%
13%
9%
Rango
FUENTE: DANE-GEIH; cálculos propios.
ene-11
jul-10
Tasa de subempleo objetivo
oct-10
a br-10
ene-10
jul-09
oct-09
a br-09
ene-09
jul-08
oct-08
a br-08
ene-08
jul-07
oct-07
a br-07
ene-07
jul-06
oct-06
5%
8%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
16 Gráfico 10. Frecuencia de las ciudades con los valores máximos y mínimos de tasas de subempleo subjetivo y
objetivo en 13 ciudades 2001-2011.
Máximo
Mínimo
Tasa de subempleo subjetivo
Pereira
2%
Bucaramanga
2%
Montería
2%
Cali
19%
Pereira
4%
Medellín
15%
Pasto
37%
Barranquilla
36%
Manizales
2%
Cúcuta
12%
Cartagena
39%
Ibagué
11%
Bucaramanga
2%
Montería
17%
Tasa de subempleo objetivo
Barranquilla
2%
Cartagena
4%
Medellín
Manizales 2%
2%
Pasto
23%
Pereira
2%
Villavicencio
3%
Barranquilla
25%
Montería
2%
Bogotá
2%
Cartagena
50%
Ibagué
69%
Bucaramanga
14%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
Con 24 ciudades se hizo un ejercicio similar (Gráfico 11). En primer lugar, las ciudades que
aparecieron un mayor número de trimestres con altos registros de TSS fueron Popayán, Riohacha
y Pasto mientras que las menores TSS se presentaron en San Andrés. En cuanto a las TSO, las
mayores frecuencias con las tasas más altas las tuvieron Popayán, Pasto e Ibagué. El contraste lo
marcó, de nuevo, San Andrés a la que se le sumó Quibdó. Una pregunta que surge es si los
niveles de subempleo objetivo y subjetivo están asociados con los niveles de informalidad de
estas ciudades, sus estructuras de producción, sus salarios o los sistemas de información sobre las
vacantes existentes.
17 Gráfico 11. Frecuencia de las ciudades con los valores máximos y mínimos de tasas de subempleo subjetivo y
objetivo en 24 ciudades 2006-2011.
Máximo
Mínimo
Tasa de subempleo subjetivo
Bucaramanga
2%
Cali
18%
Sincelejo
11%
Tunja
7%
Florencia
2%
Pereira
2%
Cúcuta
3%
Riohacha
18%
Neiva
7%
Popayán
27%
San Andrés
89%
Pasto
14%
Tasa de subempleo objetivo
Riohacha
5%
Cartagena
7%
Tunja
5%
Ibagué
13%
Florencia
5%
Pereira
2%
Quibdó
25%
Montería
5%
Popayán
47%
Bucaramanga
2%
San Andrés
61%
Pasto
23%
FUENTE: DANE-GEIH; cálculos propios.
3. A mayor distancia entre ciudades, mayor heterogeneidad de los indicadores
El Cuadro 4 muestra que cuando los rangos se calculan entre ciudades más cercanas
geográficamente, las diferencias se reducen, lo cual podría sugerir una mayor homogeneidad en
los mercados a nivel provincial. Así por ejemplo, de rangos promedio para la TGP, TO y TD de
16, 18 y 15 puntos porcentuales, respectivamente, se pasa a valores que, en su orden, no superan
los 12, 10 y 7 puntos porcentuales.
Sin plantear que la agrupación del Cuadro 4 sea la correcta o la más adecuada, los resultados
anteriores sugieren, al menos, que el mercado de trabajo de Colombia se podría particionar para
conocer sus particularidades a nivel regional o provincial. Es posible que los mecanismos de
negociación de los salarios, y las estructuras productivas y de la oferta de trabajo sean más
homogéneas a este nivel y que puedan proponerse acciones y medidas de política con énfasis
diferenciales para las distintas provincias para el mejor funcionamiento del mercado de trabajo.
También podrían sugerir que cuando las ciudades son muy distantes las posibilidades de
integración son muy costosas mientras que cuando son relativamente más cercanas las
informaciones son más fluidas y los factores adquieren un poco más de movilidad.
18 Cuadro 4. Valores promedio y rangos de TGP, TO y TD por grupos de ciudades
Grupo
TGP
Promedio
simple
TO
TD
Rango Promedio Rango Promedio Rango
TGP
simple
TO
simple
TD
Bogotá, Villavicencio, Tunja
64%
6 pp
56%
7 pp
12%
3 pp
Manizales, Pereira, Ibagué, Armenia
61%
12 pp
51%
8 pp
17%
5 pp
Cali, Popayán, Pasto
Santa Marta, Barranquilla, Cartagena, Montería, Valledupar,
Riohacha, Sincelejo
Cúcuta, Bucaramanga
63%
7 pp
53%
10 pp
16%
7 pp
60%
11 pp
52%
10 pp
13%
7 pp
63%
4 pp
56%
5 pp
11%
2 pp
Florencia, Neiva
60%
5 pp
52%
4 pp
14%
1 pp
63%
16 pp
55%
18 pp
12%
15 pp
Total
FUENTE: DANE-GEIH; cálculos propios.
4. Salarios, edad y educación en trece ciudades
Variables como salarios, edad y educación, entre otras, suelen integrar el conjunto de variables
utilizadas para explicar, al menos parcialmente, la evolución de la oferta y la demanda de trabajo,
así como de las tasas de desempleo y subempleo vistas en la sección anterior. En esta sección
revisamos brevemente las diferencias entre dichas variables y la persistencia de las mismas por
ciudades.
La parte superior del Gráfico 12 presenta el salario real mensual de los asalariados
únicamente (o trabajadores particulares18) correspondiente a cada trimestre móvil: en el panel
izquierdo, con los valores máximos y mínimos en cada trimestre móvil y, en el panel derecho,
con el rango de los salarios reales; este corresponden a la diferencia entre el máximo y el mínimo
en cada momento del tiempo. Se observa que el salario promedio ha estado más cercano a los
máximos que a los mínimos reportados en cada trimestre. El rango ha tenido una correlación
contemporánea positiva, aunque leve con el salario real: cuando el salario real crece, la diferencia
entre el salario real promedio más alto y el más bajo también crece19.
Más interesante aún es el hecho que Bogotá, seguida muy de lejos por Medellín y Cali, ha
tenido los salarios más altos casi todos los trimestres móviles. Por contraste, la probabilidad de
tener los menores salarios reales promedio son para Cúcuta, Pasto y, en menor medida, para
Montería. Si recordamos, Bogotá tiene altos índices de ocupación (ver Gráfico 4, panel izquierdo
superior), pero las demás ciudades no se destacan por sus altos o bajos registros ni en desempleo
ni en subempleo.
En cuanto se refiere a la escolaridad, variable estrechamente vinculada con el mercado
laboral, la ciudad con la mayor probabilidad de tener el mayor número de años de educación es
18
No se incluyen los salarios de patrones o empleadores, cuenta-propia, servicio doméstico, jornaleros ni servidores
públicos.
19
El rango de salarios reacciona con un rezago de 18 a 24 meses a los movimientos de la TO y del rango de la
misma.
19 Bogotá (la de salarios más altos), seguida por Cartagena, Barranquilla y Pasto (ciudad con
salarios bajos el 37,3% de los trimestres móviles entre 2001 y marzo de 2011). Por otro lado,
entre las ciudades de mayor registro por su menor tiempo de escolaridad promedio están Cúcuta y
Pereira. En años de escolaridad también hay diferencias: el rango de años de educación promedio
es de 2,21 años; sin embargo, esta diferencia entre las ciudades con mayor y menor número de
años de educación ha venido en descenso ubicándose por debajo de 2,0 en los últimos años.
Gráfico 12. Salarios reales en 13 ciudades
Promedio y rango: trayectorias temporales
1.200.000
1.000.000
1.000.000
800.000
800.000
600.000
600.000
400.000
400.000
200.000
Promedio
Máximo
ene-01
jul-01
ene-02
jul-02
ene-03
jul-03
ene-04
jul-04
ene-05
jul-05
ene-06
jul-06
ene-07
jul-07
ene-08
jul-08
ene-09
jul-09
ene-10
jul-10
ene-11
1.200.000
ene-01
jul-01
ene-02
jul-02
ene-03
jul-03
ene-04
jul-04
ene-05
jul-05
ene-06
jul-06
ene-07
jul-07
ene-08
jul-08
ene-09
jul-09
ene-10
jul-10
ene-11
1.400.000
Mínimo
Promedio
Rango
Distribución de los registros de ciudades con mayores o menores salarios mensuales
Máximos
Mínimos
Medellín
7%
Cali
3%
Montería
4,2%
Pasto
37,3%
Cúcuta
58,5%
Bogotá
90%
FUENTE: DANE-ECH-GEIH; cálculos propios.
En cuanto a la edad destacan por tener una oferta laboral más joven Cúcuta (que según el
Gráfico 12 tiene, la mayor parte del tiempo, los salarios reales más bajos) y Montería. Manizales,
por el contrario, tiene la población económicamente activa más vieja: 38,2 años en promedio
entre 2006:6 y 2011:3. Desde 2001:1 y hasta 2011:3, los mayores envejecimientos promedios de
la población los tuvieron: Pasto (1,62 años), Bucaramanga (1,48 años), Barranquilla (1,46 años) y
Cartagena (1,40 años). Durante este período, para el dominio de 13 ciudades, la fuerza de trabajo
envejeció 1,14 años.
5. ¿Qué ocurre en otros lados?
Con las diferencia tan importantes que se percibe en los indicadores del mercado laboral de
diferentes ciudades de Colombia pese a tener regulaciones, normas, costos de ajuste, rigideces y
20 aspectos metodológicos similares para el cálculo de los indicadores del mercado laboral, antes de
otorgar mayor importancia a este fenómeno de la que posiblemente tiene, nos preguntamos qué
ocurre en otros países. Los casos escogidos son Canadá, Chile, España, Estados Unidos, Italia y
México, los cuales los observamos mediante la tasa de desempleo20. En todos ellos, el rango es
calculado entre provincias, en lugar de entre ciudades, como se hizo en el caso de Colombia. Sin
embargo, aún así este ejercicio ofrece algunos parámetros de comparación [véase Elhorst, (2003)
para un survey amplio de los hallazgos sobre disparidades regionales].
Para empezar, debemos señalar que en este conjunto de países se pueden obtener diferencias
importantes entre las tasas de desempleo más altas y las más bajas por período de información; es
decir, pese a la homogeneidad que se puede pretender al interior de fronteras, existen diferencias
importantes en las tasas de desempleo territoriales (estatales, provinciales o locales).
Durante el período muestral, la relación entre el rango promedio y la TD promedio en los
países seleccionados es la siguiente: Canadá: 1,32; Chile: 1,71; España: 0,99; Estados Unidos21:
1,11; Italia: 1,65; y, México: 1,37. En Colombia dicha relación es de 0,67 para 13 ciudades y 1,17
para 24. Esto sugiere que las diferencias en las condiciones del mercado de trabajo entre áreas
metropolitanas o entre regiones no son un fenómeno exclusivo de Colombia. Países como los que
acabamos de registrar presentan situaciones similares.
Como se observa en los Gráficos 13 y 14, en general, la relación entre la TD y el rango de la
TD es creciente22. En todos los casos, la correlación es positiva; se destacan España (con un
coeficiente de correlación contemporánea igual a 0,857), Estados Unidos (0,843) e Italia (0,640).
Chile23, México y Canadá tienen coeficientes menores pero positivos mientras que el de
Colombia es prácticamente nulo tanto para el dominio de 13 como para el de 24 ciudades. Las
estimaciones sugieren que en la medida en que aumenta la tasa de desempleo de un país, la
disparidad entre las tasas regionales aumenta. No todas las tasas de desempleo aumentan o
disminuyen al mismo ritmo en las distintas regiones de los países. Una situación como esta es
más explicable en el caso de Estados Unidos debido a regulaciones diferentes en materia de
salario mínimo y beneficios a nivel estatal24 pero no así en otros países en los cuales las
regulaciones son las mismas en todas las regiones. Blanchard y Katz (1992) sustentaron las
disparidades en fenómenos de oferta, demanda y negociaciones salariales a dichas disparidades,
antes choques a la actividad económica agregada.
20
Recientemente, Rogerson (2004) sugirió analizar las tasas de ocupación en lugar de las tasas de desempleo como
ha sido usual para señalar que el distanciamiento de los mercados de trabajo de Estados Unidos y Europa no es un
hecho reciente sino que comenzó varias décadas atrás.
21
Por ciudades, en Estados Unidos el rango de la tasa de desempleo subió de 4,1 puntos porcentuales en 2006 a 9,0
puntos porcentuales en abril de 2011. El valor del rango es prácticamente igual a la tasa de desempleo.
22
Tal como lo encontró Gamarra (2005) para Colombia analizando siete ciudades.
23
Hasta 2007 Los Ríos fue parte de Los Lagos (región X) y Arica y Parinacota lo fueron de Tarapacá (región I).
Desde 2008 constituyen las regiones XIV y XV, respectivamente.
24
Entre 2002 y 2011, Hawaii ha tenido tasas de desempleo entre las 10 más bajas del total de 50 publicadas.
Posiblemente un caso similar al de San Andrés. Por su parte, California o el Distrito de Columbia han tenido
registros altos durante el mismo período, lo cual sin duda sugiere una alta persistencia.
21 Gráfico 13. Tasa de desempleo y rango en algunos países seleccionados
Trayectoria temporal
Diagrama de dispersión
Canadá: 1976-2011
19%
20%
17%
15%
15%
13%
11%
10%
9%
7%
Rango
ene-11
ene-10
ene-09
ene-08
ene-07
ene-06
ene-05
ene-04
ene-03
ene-02
ene-01
ene-00
ene-99
ene-98
ene-97
ene-96
ene-95
ene-94
ene-93
ene-92
ene-91
ene-90
ene-89
ene-88
ene-87
ene-86
ene-85
ene-84
ene-83
ene-82
ene-81
ene-80
ene-79
ene-78
ene-77
ene-76
5%
5%
5%
7%
9%
11%
13%
15%
7%
9%
11%
13%
15%
Tasa de desempleo
Chile: 1985-2011
20%
21%
19%
17%
15%
15%
13%
11%
10%
9%
7%
5%
5%
nov-09
nov-08
nov-07
nov-06
nov-05
nov-04
nov-03
nov-02
nov-01
nov-00
nov-99
nov-98
nov-97
nov-96
nov-95
nov-94
nov-93
nov-92
nov-91
nov-90
nov-89
nov-88
nov-87
nov-86
dic-85
3%
0%
Rango
5%
Tasa de desempleo
España: 1976-2011
29%
25%
24%
20%
19%
15%
14%
9%
10%
sep-76
jul-77
ma y-78
ma r-79
ene-80
nov-80
sep-81
jul-82
ma y-83
ma r-84
ene-85
nov-85
sep-86
jul-87
ma y-88
ma r-89
ene-90
nov-90
sep-91
jul-92
ma y-93
ma r-94
ene-95
nov-95
sep-96
jul-97
ma y-98
ma r-99
ene-00
nov-00
sep-01
jul-02
ma y-03
ma r-04
ene-05
nov-05
sep-06
jul-07
ma y-08
ma r-09
ene-10
nov-10
4%
Rango
Tasa de desempleo
5%
5%
7%
9%
11%
13%
15%
17%
19%
21%
23%
25%
En Canadá el rango fue calculado con las tasas de desempleo de: Newfoundland y Labrador, Prince Edward Island, Nova Scotia, New
Brunswick, Quebec, Ontario, Manitoba, Saskatchewan, Alberta y British Columbia; en Chile el rango fue calculado con: Tarapacá,
Antofagasta, Atacama, Coquimbo, Valparaíso, Libertador General Bernardo O'Higgins, Maule, Biobío, La Araucanía, Los Lagos, Aisén
del General Carlos Ibáñez del Campo, Magallanes y Antártica Chilena, Metropolitana de Santiago, Los Ríos, Arica y Parinacota. En
España, las regiones autonómicas son: Andalucía, Aragón, Asturias, Baleares, Canarias, Cantabria, Castilla y León, Castilla - La
Mancha, Cataluña, Comunidad Valenciana, Extremadura, Galicia, Comunidad de Madrid, Región de Murcia, Región de Navarra,
Comunidad Foral de País Vasco, La Rioja. (Fuente: Canadá: Statistics Canada. Table 282-0007 - Labour force survey estimates (LFS), by
North American Industry Classification System (NAICS), sex and age group, unadjusted for seasonality, monthly (persons unless
otherwise noted), CANSIM (database), Using E-STAT (distributor).
http://estat.statcan.gc.ca/cgi-win/cnsmcgi.exe?Lang=E&EST-Fi=EStat/English/CII_1-eng.htm accessed: July 13, 2011.
Fuente: Chile: http://www.ine.cl/canales/chile_estadistico/mercado_del_trabajo/empleo/series_estadisticas/empalmadas/fuerza1998.php
Fuente: España: http://www.ine.es/jaxi/menu.do?type=pcaxis&path=/t22/e308/meto_02/pae/px/&file=pcaxis,12 de Julio de 2011//11:55
a.m). Cálculos propios.
22 Gráfico 14. Tasa de desempleo y rango en algunos países seleccionados
Trayectoria temporal
Diagrama de dispersión
Estados Unidos: 1976-2011
13%
15%
12%
11%
10%
10%
9%
8%
7%
6%
5%
5%
4%
Rango
ene-11
ene-10
ene-09
ene-08
ene-07
ene-06
ene-05
ene-04
ene-03
ene-02
ene-01
ene-00
ene-99
ene-98
ene-97
ene-96
ene-95
ene-94
ene-93
ene-92
ene-91
ene-90
ene-89
ene-88
ene-87
ene-86
ene-85
ene-84
ene-83
ene-82
ene-81
ene-80
ene-79
ene-78
ene-77
ene-76
3%
0%
3%
Tasa de desempleo
4%
5%
6%
7%
8%
9%
10%
11%
12%
Italia: 2004-2011
20%
18%
16%
14%
12%
15%
10%
8%
6%
10%
mar-11
mar-10
mar-09
mar-08
mar-07
mar-06
mar-05
mar-04
4%
5%
Rango
Tasa de desempleo
5%
6%
7%
8%
9%
10%
México: 2000-2011
9%
9%
8%
7%
7%
6%
5%
4%
5%
3%
Rango
Tasa de desempleo
mar-10
mar-09
mar-08
mar-07
mar-06
mar-05
mar-04
mar-03
mar-02
mar-01
mar-00
2%
3%
2%
3%
4%
5%
6%
En Estados Unidos el rango fue calculado con las tasas de desempleo de: Alabama, Alaska, Arizona, Arkansas, California, Colorado,
Connecticut, Delaware, Distrito de Columbia, Florida, Georgia, Hawaii, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Louisiana,
Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Mississippi, Missouri, Montana, Nebraska, Nevada, New Hampshire, New
Jersey, New México, New York, North Carolina, North Dakota, Ohio, Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Puerto Rico, Rhode Island,
South Carolina, South Dakota, Tennessee, Texas, Utah, Vermont, Virgina, Washington, West Virgina, Wisconsin, Wyoming. En Italia fue
calculado con: Piemonte, Valle d'Aosta , Valle d'Aoste, Lombardia, Liguria, Trentino Alto Adige, Provincia Autónoma Bolzano/ Bozen,
Provincia Autónoma Trento, Veneto, Friuli-Venezia, Giulia, Emilia-Romagna, Toscana, Umbria, Marche, Lazio, Abruzzo, Molise,
Campania, Puglia, Basilicata, Calabria, Sicilia y Sardegna. Finalmente, en México fue calculado con las tasas de desempleo de los estados
de: Aguascalientes, Baja California, Baja California Sur, Campeche, Coahuila de Zaragoza, Colima, Chiapas, Chihuahua, Distrito
Federal, Durango, Guanajuato, Guerrero, Hidalgo, Jalisco, Michoacán de Ocampo, Morelos, Nayarit, Nuevo León, Oaxaca, Puebla,
Querétaro, Quintana Roo, San Luis Potosí, Sinaloa, Sonora, Tabasco, Tamaulipas, Tlaxcala, Veracruz de Ignacio de La Llave, Yucatán,
Zacatecas
Fuentes: Estados Unidos: http://data.bls.gov/timeseries/LNS14000000; http://data.bls.gov/cgi-bin/srgate; 13 de julio de 2011 // 15:17;
Italia: http://dati.istat.it/?lang=en data extracted on 06 Jul 2011 20:37 UTC (GMT) from I.Stat //Julio 12 de 2011 // 11:22 a.m (16:22 UTC
(GMT)), promedio simple por trimestre.
México: http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/Proyecctos/encuestas/hogares/regulares/enoe/series/Default.aspx //12 de julio de 2011//
08:51 a.m.; promedio simple por trimestre). Cálculos propios.
23 6. Comentarios finales y líneas de investigación
En Colombia pocas veces se analizan los mercados de trabajo locales. Si bien en ocasiones se ha
estimado la probabilidad de participar en alguna ciudad, pocas veces nos hemos dedicado a
estudiar y explotar la heterogeneidad entre ciudades de las habilidades, la experiencia, el
conocimiento de la mano de obra y las peculiaridades de la demanda de trabajo. Incluso, pocas
veces hemos analizado la manera como las firmas remuneran a obreros y empleados o cómo se
producen las negociaciones salariales. Tampoco conocemos la incidencia de la informalidad en
las diferentes ciudades. Sin embargo, muchas veces las prescripciones de política se hacen con
base en información de los agregados nacionales (urbanos o totales) y, por lo que vemos en los
cálculos de este estudio, el mercado de trabajo colombiano tiene, por lo menos, varias
subregiones.
Además de explotar poco la heterogeneidad entre ciudades, tampoco se aprovecha el
conocimiento sobre la composición del empleo urbano entre sectores público y privado o entre
sectores como industria, comercio y servicios o entre sectores transable y no transable de la
economía. ¿Realmente nos dicen algo las medidas sobre subempleo? ¿Existen ciclos económicos
con características idiosincrásicas que vayan más allá del ciclo de la actividad económica
agregada de la economía?
El programa de Observatorios regionales del mercado de trabajo en Colombia del Ministerio
de la Protección Social25 constituye, sin duda, un esfuerzo loable de las autoridades. Sin embargo,
la información publicada en los sitios web es muy simple, agregada, desactualizada, para unas
pocas ciudades (Armenia, Bucaramanga, Ibagué, Manizales, Pasto, Pereira, y Villavicencio). Se
requiere, sin duda, ir más allá.
Los análisis de rango y persistencia llevados a cabo en este documento, sugieren que la oferta
debe ser analizada con especial cuidado en Ibagué, Bucaramanga y Montería. Curiosamente,
Pereira, que tuvo en 2009 un incremento importante de su TGP debido a la caída en el flujo de
remesas del exterior, no aparece con los registros más altos. Por su parte, análisis detallados de la
demanda de trabajo se requieren en Quibdó, Popayán, Cartagena, Manizales y Pereira.
Referencias
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Regional, No. 149, Banco de la República, Cartagena.
Blanchard O. J. y Katz L. F., 1992, Regional Evolutions, Brookings Papers on Economic
Activity, No. 1, pp. 1-75.
25
http://www.minproteccionsocial.gov.co/TRABAJOEMPLEO/Paginas/observatorios%20regionales.aspx.
24 Elhorst J. P., 2003, The mystery of regional unemployment differentials: Theoretical and
empirical explanations. Journal of Economic Surveys, Vol. 17, No. 5, pp. 709-748
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Thirlwall, A. P., 1966, Regional Unemployment as a Cyclical Phenomenon, Scottish Journal of
Political Economy, Vol. 13, Issue 2, pp. 205-219.
25 Anexo
El Cuadro A1 presenta el número de veces que una ciudad cumple con la condición: TOmax<TGPi
o TOi<TGPmin. Dicho número es utilizado para calcular las TD contrafactuales, TD’
A1. Número de veces que se cumple la condición
Dominio
Trece ciudades
Veinticuatro ciudades
2001-2011
2006-2011
No. períodos
No. períodos
Bogotá
10
0
Medellín
106
31
Cali
13
4
Barranquilla
121
46
Bucaramanga
26
7
Manizales
122
51
Pasto
63
15
Pereira
110
43
Cúcuta
77
26
Ibagué
48
15
Montería
19
7
Cartagena
122
50
Villavicencio
9
3
Ciudad
Tunja
40
Florencia
44
Popayán
51
Valledupar
41
Quibdó
56
Neiva
26
Riohacha
33
Santa Marta
37
Armenia
52
Sincelejo
38
San Andrés
4
Fuente: DANE, cálculos propios.